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摘要 简介 人工智能 (AI) 为改变医疗保健服务提供了巨大潜力,从而可以改善患者的治疗效果并提高医疗服务的效率。然而,尽管具有这些优势,AI 在医疗保健中的整合并未跟上技术进步的步伐。先前的研究表明,了解影响新技术在医疗保健中整合的各种组织因素非常重要。因此,本研究的目的是从不同相关利益相关者的角度概述影响医疗保健中采用 AI 的现有组织因素。通过进行这项审查,可以确定促进或阻碍 AI 在医疗保健中实施的各种组织因素。 方法与分析 本研究将遵循 Joanna Briggs 研究所的框架,该框架包括以下阶段:(1) 定义和调整目标和问题,(2) 制定并调整纳入标准与目标和问题,(3) 描述证据搜索和选择的计划方法,(4) 搜索证据,(5) 选择证据,(6) 提取证据,(7) 绘制证据图表,并根据目标和问题总结证据。搜索的数据库包括 MEDLINE(Ovid)、CINAHL(Plus)、PubMed、Cohrane Library、Scopus、MathSciNet、NICE Evidence、OpenGrey、O'REILLY 和 Social Care Online,搜索时间从 2000 年 1 月至 2021 年 6 月。搜索结果将根据范围界定审查指南的系统评价和荟萃分析的首选报告项目扩展进行报告。审查将采用创新传播理论、技术接受模型和利益相关者理论作为指导概念模型。将使用叙述综合来整合研究结果。伦理与传播 由于本次范围界定审查仅包含以前发表的研究信息,因此无需征求伦理批准。研究结果将通过在同行评审期刊上发表来传播。此外,为了确保研究结果能够传达给相关利益相关者,我们将在相关会议上展示这些研究结果。
○较热和湿润的气候正在改变媒介传播疾病模式。在2022年,《柳叶刀》报道说,非洲,亚洲和美洲的高地地区疟疾正在增加,并且传播时期的增长更长。○日益严重和频繁的洪水导致水传播疾病负担上升。BMJ最近报告说,马拉维霍乱的死亡率和海地的死亡率在2022年增加了两倍。
参与者(之前已接种过三剂原始 Moderna 疫苗)接种了二价 omicron 疫苗的加强剂,而 377 人接种了原始疫苗的第二剂加强剂。1 这些数据似乎与疫苗产品特性摘要中包含的数据相同,当 BMJ 要求提供其批准依据的证据时,MHRA 强调了这一点。2
5 https://www.fda.gov/advisory-committees/advisory-committee-calendar/vaccines-and-related-biological- products-advisory-committee-june-5-2024-meeting-announcement#event-materials 6 北欧国家 50 岁及以上成年人中双价 BA.4-5 和 BA.1 mRNA 加强疫苗的比较效果:全国队列研究 | BMJ 7 COVID-19 变体更新(idsociety.org) 8 https://www.ecdc.europa.eu/en/covid-19/variants-concern 9 https://gisaid.org/ 10 https://www.idsociety.org/covid-19-real-time-learning-network/diagnostics/covid-19-variant- update/#/+/0/publishedDate_na_dt/desc/
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摘要 简介 本研究旨在评估基于离线智能手机的 Medios 人工智能 (AI) 算法在使用免散瞳 (NM) 视网膜图像诊断糖尿病视网膜病变 (DR) 方面的性能。 方法 这项横断面研究前瞻性招募了 922 名糖尿病患者。使用 Remidio NM 手机眼底 (FOP) 相机采集每只眼睛的 NM 视网膜图像(以视盘和黄斑为中心)。图像离线运行并记录 AI 的诊断(存在或不存在 DR)。将 AI 的诊断与五位视网膜专家的图像诊断进行比较(大多数诊断被视为事实)。 结果 分析包括 900 名个体(252 人患有 DR)的图像。对于任何 DR,AI 算法的灵敏度和特异性分别为 83.3%(95% CI 80.9% 至 85.7%)和 95.5%(95% CI 94.1% 至 96.8%)。AI 算法在检测可转诊 DR (RDR) 方面的灵敏度和特异性分别为 93%(95% CI 91.3% 至 94.7%)和 92.5%(95% CI 90.8% 至 94.2%)。结论 Medios AI 在使用 NM 视网膜图像检测 RDR 方面具有较高的灵敏度和特异性。
